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针对传统采棉机器人因单一视角和二维图像信息带来的视觉感知局限问题,本文提出了一种多视角三维点云配准方法,以增强采棉机器人实时三维视觉感知能力。采用4台固定位姿的Realsense D435型深度相机,从不同视角获取棉花点云数据。通过AprilTags算法标定出深度相机RGB成像模块与Tag标签的相对位姿,并基于深度相机中RGB成像模块与立体成像模块坐标系间的转换关系,解算出各个相机间点云坐标的对应变换,进而实现点云间的融合配准。结果表明,本文配准方法的全局配准平均距离误差为0.93cm,平均配准时间为0.025s,表现出较高的配准精度和效率。同时,为满足采棉机器人感知的实时性要求,本文对算法中点云获取、背景滤波和融合配准等步骤进行了效率分析及优化,最终整体算法运行速度达到29.85f/s,满足采棉机器人感知系统实时性需求。 相似文献
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基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算 总被引:1,自引:3,他引:1
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法.首先使用Lab模型对苹果图像进行分割.然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域.接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割.这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果.实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s. 相似文献
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基于改进非下采样轮廓波的图像融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红外光和可见光传感器难以同时获取清晰的目标和场景问题,提出一种基于非下采样Contourlet系数压缩感知的可见光和红外图像融合方法.首先采用非下采样Contourlet变换对可见光图像和红外图像分别进行多尺度、多方向分解,得到各自的非下采样Contourlet系数;然后对两种图像的低频系数采用加权与平均相结合的系数融合方案直接融合,对两种图像的带通方向子带系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测后将观测值进行加权融合,再对融合后的带通方向子带观测值进行系数重构,最后通过非下采样Contourlet逆变换重构图像.数值实验显示,该融合算法计算复杂度低,融合效果好,能同时得到目标和场景均清晰的融合图像. 相似文献
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融合多源图像信息的果实识别方法 总被引:7,自引:0,他引:7
光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。 相似文献
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为提高在近色背景下果实识别的准确性,减少非结构化因素对识别的影响,提出了基于近红外像机和可见光像机组合捕获多源图像进行融合的方法。首先对已配准的多源图像分别进行非下采样轮廓波变换(NSCT),得到高频系数与低频系数;对高频系数采用压缩融合,并通过CoSaMp恢复融合的高频系数;对低频系数进行小波分解,对分解的高频子带采用绝对值最大法进行融合;低频子带则采用基于几何距离和能量距离加权的融合方法,再通过小波逆变换得到融合的低频系数;最后对融合后的高、低频系数进行NSCT重构得到融合图像。试验结果表明,所设计方法有效地保留了图像的边缘轮廓,突出了图像的细节信息,在客观定量评价指标上均优于其他传统方法,其中与小波变换-非下采样轮廓波变换(DWT-NSCT)方法相比,最大提升达到15.59%。 相似文献
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基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。 相似文献
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针对基于生成对抗网络的多数图像修复算法所修复的图像纹理细节不清晰,不能充分融合神经网络提取的纹理细节信息和语义信息的问题,本文提出一种基于残差网络和特征融合的双阶段生成网络图像修复模型,通过修复训练集中被遮挡的图像,获取符合训练集整体分布的修复图像。首先,设计一种轻量型多尺度感受野残差模块,通过多个感受野不同的卷积核提取特征信息,提升粗化生成网络保留纹理信息的能力。其次构建一种双边精细修复网络结构,分别处理纹理细节信息和语义信息并进行聚合,实现图像的精细修复。最后基于GWHD数据集进行实验,验证本文算法的有效性。实验结果表明,本文模型较CE、GL、PEN-Net、CA算法,客观评价指标L1-loss降低0.56~3.79个百分点,PSNR和SSIM提升0.2~1.8 dB和0.02~0.08,并在人眼直观感受中实现了纹理结构清晰、语义特征合理的修复效果。相较于原GWHD数据集,在基于本文模型所扩充的小麦数据集中,运用YOLO v5s预测小麦麦穗的mAP提升1.41个百分点,准确率提升3.65个百分点,召回率提升0.36个百分点。 相似文献
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基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制. 相似文献
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近年来,由于交通事故发生率逐渐上升,智能交通系统受到研究人员的广泛关注.前方车辆检测作为其中的重要组成部分,能够及时提醒驾驶人员潜在的危险来减少交通事故的发生.基于图像处理技术,针对目前车辆检测方法中鲁棒性差、误检过多的问题,提出一种基于HOG和Haar-like特征融合算法,将提取的特征输入AdaBoost级联分类器... 相似文献
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